航测外业测量及内业数据处理要点

航测外业测量及内业数据处理要点

刘子鹏

云南省遥感中心 云南 昆明 650100

摘要：随着时代的快速发展和科学技术水平的不断提升，现如今无人机遥感技术已经被广泛应用于航测过程当中，而且还有效提高了航测数据的精准性，不断优化航测内容，为相关领域提供可靠的依据和数据支持。其中数据处理就是非常关键的一个环节，其处理效果直接决定着航测工作最终质量，这就要求我们对每个测量环节都引起足够的重视，做好测量数据的计算和管理，确保数据的科学性和合理性。

关键词：航测 ；外业测量 ；内业数据 ；处理要点

1航测外业测量 
　　航测外业测量工作主要包含了规划航测路线、设置工程控制点以及具体航测测量几个阶段。首先在对航测路线进行规划的时候，工作人员应该充分结合无人机实际飞行高度、工程地势和规模大小以及测量区域的环境对无人机航测路线进行最为科学合理的确定。其次实对工程控制点的合理设置，相比较而言，以往传统的测量技术在一些较为复杂地势工程测量过程中存在较大的误差，而无人机航测技术的应用可以通过控制点的设置更好地把控测量结果的准确性，具体控制点数量需要根据工程规模进行确定，通常情况下每隔260m设置一个控制点。再次是航测测量过程，需要对无人机飞行高度、速度还有画面的清晰度进行综合考虑，并将航测路线提前录入无人机飞控系统当中，不断提高航测外业质量，为工程建设提供更加真实可靠的数据。 

2航测内业数据处理关键技术分析 
　　2.1 资料准备 
　　航空測量内业数据处理效果对后期制作效果具有很大的影响，所以我们必须对数据处理过程引起足够的重视，不断提高数据处理技术水平，把控要数据处理要点，确保空间数据的精准性和信息的科学性。数据处理技术的顺利实施还需要相关准备工作作为前提基础，尤其是各种资料的准备更是尤为必要，主要包括地形图、航空拍摄底片、高程控制点以及航摄验收报告等，通过对这些基础资料的有效整合保证航摄质量。 
　　2.2 影像扫描 
　　影响扫描其实就是根据航测过程所收集的各种数据，并对这些数据做出详细的分析与研究，然后利用影响扫描技术获取较高质量的航空影响，保证影像的清晰度、色度、色差以及分辨率，只有做到这几个方面才能为相关工程建设提供更加精确的信息数据支持。在具体扫描过程当中，工作人员一定要对分辨率做好把控，因为其实影响图像清晰度最为主要的一个因素。同时通过对地理空间数据进行合理运用，完成完整精确图像的全面扫描，从而为下一步航测作业奠定良好的前提基础。 
　　2.3 定向建模 
　　基础地理空间数据模式包含有数字正影像图、数字线划图、数字高程模型以及数字栅格地图几大类，每一种数据模式都对应着不同的结论，想要保证其适合度就必须要对后期工作进行详细分解，严格遵守快速性和经济性原则，确保所选用的模式可以为航测影像提供一定的帮助。其中最为重要的一个环节就是定向建模，在建模的时候需要对现代化JX4技术进行合理应用，通过人工内定向方式，由专业人员利用计算机进行建模，在此过程中必须要确保空三时方片位置和扫描时方片的一致性，防止出现残差。除此之外，自动内定向需要在建立像对后进行，根据不同的模板，使用JX4自动内定向功能，有效做出内定向，最后形成定向模型。 
　　2.4 数据采集 
　　以上各环节完成之后就进入到最后一个环节，即数据采集，在此过程中最重要的工作就是确保所采集数据的准确性，具体采集过程包括：一，立体测判采集。将中心点作为标准点对中心数据进行采集，结合不同要素密度确保几何形状不会出现失真现象，具体采集过程还需要对数字高程模型进行紧密结合，同时还需要JX4技术的一定协助，以构建合理的定向模型，从而可以实现迅速找到控制点自动定义区，结合设置工作区域得到相应的测量数据，然后进行扫描打印形成缩略图，在JX4技术技术的辅助之下构建有外方位元素安置定向，最终取得系数和坐标，进一步形成密度曲线，这种方式可以很好地保证定向模型所采集数据的可靠性。二，分层所采集的数据。合理分层可以更好地保证矢量数据的精确性，再通过合理的处理提高矢量数据的属性值和属项性。三，拼接数字高程模型数据。其实就是图像和数据的拼接工作，该环节需要进行全面详细的计算与复核，保证拼接结果的完整性和精准性。如果在检查过程中发现任何不符合标准的数据，工作人员应该对其进行重新采集，并修正拼接。以幅为单位的数据制作，能够有效为航空提供全面的信息。 

3航测遥感技术应用 
　　3.1  智能电网大数据存储与传输 
　　智能电网记录着电力系统运行中的各项数据以及设备监测数据等，海量的数据大大增加了监控设备和电网数据传输设备的负担，导致电网智能的发展受到了影响。在大数据时代背景下要来提高大数据传输效率，当务之急就是选择压缩数据的方法，降低数据传输量，这样一来在智能电网传输中网络压缩技术的使用越来越多，虽然有效节省数据存储空间，但系统中心也会因为数据解压或是压缩问题，出现了资源浪费问题，所以需要设置合理的支持平台。在电网大数据存储方面，虽然工作人员可以通过分布式保存方式，解决存储问题，但是或多或少还是会影响电力系统实效性数据的处理，故而需深入分析同时并将存储到大户系统中的大数据进行分类处理。在当前的智能电网中绝大多数数据都是非结构化数据，我们必须要将非结构数据信息，有效转化为机构化数据信息，才能对其进行存储，同时这也是现阶段智能大数据处理技术所面临的重要问题。 

　　3.2  机载高光谱成像仪 
　　机载高光谱成像仪又称成像光谱仪，主要工作在可见光、近红外和短波红外波段，在空间成像的同时，为每个像元提供数十至数百个窄波段的光谱信息;融合了成像技术和光谱技术，准实时地获取研究对象的影像和每个像元的光谱分布，可以大大提高遥感应用的定量化水平。机载高光谱仪使航空遥感技术发生了质的飞跃，从地物鉴别（分类）发展到对地物的直接识别，从探测宏观地物发展到探测地物的组分乃至化学组成。目前国际上主流的机载高光谱仪有美国的AVIRIS、澳大利亚的Hy-Map、加拿大Itres公司的CASI，SASI，TASI以及我国上海技术物理研究所研制的OMIS和PHI等。中国地质调查局南京地质调查中心也研制成功了国产机载高光谱成像仪。 
　　3.3  智能化交通信号控制技术 
　　目前信号控制技术的突破方向主要是分为三个，其一是交通信息收集手段的突破，原有的信息收集是通过对单一点面进行覆盖，从固定点进行信息收集，但经传感器技术的升级，目前已经可以升级到由区域性多方位数据摄影机的方式，这样一来能够大幅度提升数据收集的效率和覆盖范围。由于加强了信息收集能力，所以能够实现对汽车电子标识、汽车定位数据雷达等关键交通数据的收集。其二是智能载体的突破，原先的信息收集控制器是属于前端信号控制器，而目前智能化水平已经能够达到了上端中心的智能化实现对干道控制或区域控制，这样一来信息收集的范围得到了极大的加强。其三是评价方式，取得了极大的突破，由原本基于饱和度停车次数、排队长度、效率系数的单点指标评价，变为能够对周围区域整体交通情况进行智能评估，为控制人员提供更加直观准确的评估意见。

结语：总而言之，和以往传统的测量技术相比较而言，无人机航测技术不但效率高，操作简便，而且投入成本低，所以目前得到人们的广泛青睐，但是也存在一定的弊端，即飞行姿态不够稳定，影像畸变差大，相机相幅小且重叠度不规则等。所以还想要我们对航测外业及内业数据处理工作进行进一步深入研究，更好地促使我国航测领域的快速发展。 
　　参考文献 
　　[1] 李利.如何做好航测数字化的质量控制[J].西部资源，2018（2）：140-141. 
　　[2] 纪海英.利用无人机航空像片进行大比例尺测图的探讨[J].资源信息与工程，2017，32（5）：145-146. 

　　[3] 李胜才，宋伟凯，程进明，等.无人机航测高程精度的影响因素及其改进方法[J].现代测绘，2017，40（6）：54-57.